## PENERAPAN KANO MODEL DAN KANSEI ENGINEERING UNTUK PENDESAINAN JASA RAWAT INAP RUMAH SAKIT
Anjar Priyono anjar.priyono@uii.ac.id
Program Studi Manajemen, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta
Handrio Adhi Pradana handrio.pradana@uii.ac.id
Program Studi Manajemen, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta

## ABSTRACT
This study aims to analyse emotional aspects of customers in the design of physical facilities for in-patient treatment in a hospital. It seems that there has been lacking understanding regarding the use of emotional aspect in the physical facilities for service. Most research use service quality methods, which include tangible dimension in the measurement. Nevertheless, the emotional aspects seem have not received much attention. To fill this gap, this research combines Kansei Engineering and  Kano  Model.  Kansei  Engineering  is  a  tool  to  transform  emotional  emotional  feelings  of customers into product and service design. The tool enable researcher to quantify the relationship between the feeling of customers- whichis represented in certain words - and the design elements of products.  Meanwhile,  Kano  Model  attempts  to  understand  the  non-linearity  nature  of  customers satisfaction resulted from certain service attributes.  This study also compares multiple regressions and  Kano  Model  to  identity  attributes  of  physical  facilities  of  in-patient  treatment  in  a  hospital. Thus, the results of both multiple regression and Kano Model can be compared, and therefore, both advantages as well as disavantages of each method can be contrasted. At the end of the paper, a list of physical attributes for in-patient treatment in hospital is proposed. Also, managerial implication and future directions are presented.
Keywords : Kansei Engineering, Kano Model, service design, service quality, multiple-regression, factor analysis

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  aspek  emosional  pelanggan  dalam  pendesainan fasilitas  fisik untuk jasa rawat inap rumah sakit. Dari penelitian-penelitian  yang telah ada saat ini, dapat  dikatakan  masih  belum  ada  penelitian  yang  berupaya  mengintegrasikan  aspek  emosional dalam  pendesaianan  fasilitas  fisik  suatu  jasa.  Mayoritas  penelitian  menggunakan  metode service quality , dimana hanya memasukkan dimensi tangible dalam proses pengukurannya. Sementara itu, aspek emosional belum banyak mendapatkan perhatian. Untuk merespon adanya celah pengetahuan ini,  maka  penelitian  ini  mengkombinasikan  Kansei  Engineering  dengan  Kano  Model.  Kansei Engineering  adalah  alat  untuk  mentransformasi  perasaan  pelanggan  ke  dalam  desain  produk  dan jasa.  Alat  tersebut  memungkinkan  peneliti  untuk  mengkuantifikasikan  hubungan  antara  apa  yang dirasakan oleh pelanggan dalam  bentuk kosa-kata ke dalam elemen desain produk. Sementara  itu, model  kano  berupaya  untuk  memahami  non-linearitas  kepuasan  pelanggan  yang  dihasilkan  oleh beberapa  atribut  jasa.  Penelitian  ini  juga  membandingkan multiple  regression dan Kano  Model untuk  mengidentifikasi  atribut dari  fasilitas  fisik  jasa rawat  inap rumah sakit. Dengan cara  sepert i
ini,  maka  hasil  dari  kedua  metode  tersebut  dapat  dibandingkan,  dan  sehingga  kelebihan  dan kekurangan  masing-masing  metode dapat  dikomparasikan. Di bagian akhir tulisan disajikan daftar atribut  yang  diperlukan  oleh  fasilitas  fisik  jasa  rawat  inap  rumah  sakit.  Selain  itu,  implikasi manajerial dan arahan untuk penelitian di masa depan juga dibahas.
Kata kunci: Kansei Engineering, Kano Model, service design, service quality, multiple-regression, factor analysis

## LATAR BELAKANG
Goebel  et  al.  (2012)  menyatakan  bahwa  perusahaan  harus  berupaya  untuk  mengembangkan jasa  yang  sesuai  dengan  trend  perilaku  pelanggan.  Semakin  banyak  jasa  yang  didesain  sesuai dengan  keinginan  emosional  pelanggan. Human  factors semakin  berperan  penting  dalam  proses pendesainan  jasa  (Abras  et  al.  2004). Human  factors ,  atau  seringkali  juga  disebut  dengan ergonomics ,  adalah  bidang  ilmu  yang  mempelajari  bagaimana  manusia  berperilaku  secara psikologis dan fisiologis terhadap kondisi lingkungan tertentu, produk, atau jasa (Rouse, 2005).
Desain  yang  mempertimbangkan human  factors dengan  baik,  akan  memperoleh  keuntungan ekonomis yang baik pula. Dengan alasan inilah maka berdasarkan hasil analisisnya Hendrick (2001) memberikan  argumen  bahwa ‘good  ergonomics  leads  to  good  economics’ .  Dari  sudut  pandang penyedia  jasa,  pertimbangan human  factors dalam  proses  pendesainan  jasa  juga  memberikan manfaat ekonomis. Manfaat ekonomis dalam penggunaan human factors dalam pendesaian produk adalah  peningkatakan  produktifitas  (Eikhout  et  al.  2005).  Dalam  konteks  industri  jasa,  terutama rumah  sakit,  penggunaan humanfactors sangat  tetap  bermanfaat.  Hal  ini  disebabkan  industri  jasa pasti  mengandung  unsur  fasilitas  fisik.  Dengan  kata  lain,  tidak  terdapat  industri  jasa  yang  murni hanya  menggunakan  jasa  tanpa  didukung  oleh  fasilitas  fisik  dalam  bentuk  produk.  Dengan demikian,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  memasukkan  pertimbangan human  factors dalam pendesainan jasa berpengaruh terhadap produktifitas, dan juga kenyamanan (Eikhout et al. 2005).
Disamping itu, human factor juga berkaitan dengan kesesuaian antara individu dengan aktifitas yang  dijalankannya.  Karenanya,  untuk  mencapai  kesesuaian  antara  individu  dengan  aktifitas  yang dijalankannya,  ahli human  factor harus  mempertimbangkan  aktifitas  yang  dijalankan  oleh pelakunya  dan  kebutuhan  penggunanya.  Pertimbangan  tentang human  factor memungkinan desainer untuk menciptakan produk dan jasa yang mampu memenuhi kebutuhan pelanggan. Secara lebih spesifik, konsep human factor dikembangkan dari pendesaian produk dan jasa.
Dalam pendesainan produk dan  jasa, perusahaan  harus  memahami  alasan dan  metode tentang bagaimana  suatu  persepsi  itu  terbentuk,  yang  kemudian  pada  akhirnya  akan  memungkinkan desainer untuk mendesain jasa yang sesuai dengan keinginan dari pelanggan (Cook et al. 2002).
Penelitian  ini  membahas  bagaimana  konsep  konsep human  factors dalam  layanan  rawat  inap rumah  sakit,  khususnya  kelas  VIP (Very  Important  Person) dan  VVIP (Very  Very  Important Person) .  Ketika perusahaan  memasukkan persepsi dan preferensi pelanggan ke dalam desain  jasa, mereka dapat berharap bahwa jasa yang didesainnya akan sesuai dengan dengan karakteristik yang diinginkan  pelanggan  sehingga  memiliki  keunggulan  kompetitif.  Jika  desain  jasa  telah  sesuai dengan apa yang diinginkan oleh pelanggan, maka kepuasan pelanggan akan meningkat (Kimita et al. 2009).

## RUMUSAN MASALAH
Jasa  yang  ditawarkan  oleh  rumah  sakit  kepada  konsumen  bersifat  kompleks.  Rumah  sakit  itu sendiri merupakan suatu sistem yang terdiri dari sub-sistem kecil yang saling berhubungan. Kinerja suatu  sub-sistem  akan  berpengaruh  terhadap  sub-sistem  yang  lain  (Platchek  &  Kim,  2012). Pendesainan  jasa  sulit  dilakukan  mengingat  sifatnya  yang  tidak  berwujud (intangible) .  Selain  itu, pendesaian  jasa  perlu  dilakukan  secara  kontekstual  dan  spesifik  terhadap  jenis  jasa  yang ditawarkan. Sementara itu, pendesainan jasa saat ini mayoritas dilakukan dengan Quality Function Deployment  (Jeong  &  Oh,  1998)  yang  dikombinasikan  dengan  SERVQUAL  (Parasuraman, Zeithaml, & Berry, 1994a; Parasuraman, Zithaml, & Berry, 1988).
Model lain yang juga sering digunakan adalah SERVPERF (Cronin & Taylor, 1992) yang tidak lain  merupakan  varians  dari  SERVQUAL.  Item-item  yang  dikembangkan  SERVPERF  tidak  lain adalah  pengembangan  dari  SERVQUAL.  Karena  dikembangkan  berdasar  SERVQUAL, SERVPERF tidak  jauh  berbeda dengan SERVQUAL sehingga kelemahan-kelemahan  yang  ada  di SERVQUAL  kembali  muncul.  Kelemahan  utama  yang  ada  dari  SERVQUAL  dan  SERVPERF adalah  sifatnya  yang  generik.  Atribut-atribut  jasa  yang  disajikan  di  dalam  SERVQUAL  dan SERVPERF  sifatnya  umum  dan  tidak  dapat  diaplikasikan  secara  spesifik  ke  dalam  konteks  jenis jasa tertentu.
SERVQUAL  dan  SERVPERF  keduanya  bersifat push  strategy ,  yaitu  menyajikan  apa  yang dimiliki  perusahaan  kemudian  dilakukan service  gap  analysis .  Penelitian  ini  menggunakan pendekatan pull  strategy ,  yaitu  apa  yang  diinginkan  oleh  pelanggan,  kemudian  diterjemahkan  ke dalam  desain  jasa.  Salah  satu pull  strategy yang  dapat  digunakan  adalah  Kansei  Engineering. Dengan Kansei Engineering, maka dapat diidentifikasi atribut-atribut jasa apa saja yang diinginkan oleh  pelanggan.  Kelebihan  lain  dari  Kansei  Engineering  adalah  mempertimbangkan  emosi  dari
pengguna  jasa  (Nagamachi,  1995).  Dengan  metode  seperti  ini,  maka  keinginan  pelanggan  akan lebih dapat dipenuhi.  Penelitian  ini  membatasi pada  fasilitas  fisik  jasa rawat inap  yang diinginkan oleh  pelanggan  rumah  sakit.  Fasilitas-fasilitas  non-fisik,  seperti  misalnya  keahlian  tenaga  medis atau  kemampuan  komunikasi  tenaga  medis  tidak  dimasukkan  dalam  penelitian  ini.  Pembatasn  ini dilakukan  dengan  dua  alasan.  Pertama,  fasilitas-fasilitas  fisik  tersebut  memiliki  karakter  yang sangat  berbeda  dengan  fasilitas  non-fisik.  Akibatnya,  pengamatan  dengan  menggunakan  metode Kansei  Engineering  akan  menyebabkan  analisis  menjadi  terkovergensi,  dan  sulit  mengkerucut. Kedua,  dengan  memfokuskan  pada  fasilitas  fisik  semata,  maka  peneliti  dapat  melakukan  analisis secara  lebih  detail  dan  mendalam  terhadap  obyek  penelitian.  Dari  uraian  di  atas,  maka  dapat dirumuskan masalah sebagai berikut:
1. Atribut-atribut fasilitas fisik apakah yang diinginkan oleh pelanggan?
Salah satu kelemahan SERVQUAL dan SERVPERF adalah mengasumsikan bahwa kinerja jasa  berpengaruh  linear  terhadap  kepuasan  pelanggan  (Tan  &  Pawitra,  2001).  Padahal, hubungan  keduanya  tidak  selalu  demikian.  Terdapat  beberapa  atribut  jasa  yang  memberikan kepuasan lebih tinggi terhadap jasa karena pengaruhnya bersifat eksponensial. Beberapa atribut jasa  tidak  berpengaruh  terhadap  kepuasan  karena  sifatnya  yang take  it  for  granted (Baki, Basfirinci,  Cilingir,  &  Murat,  2009).  Keberadaan  atribut  jasa  seperti  ini  sifatnya  hanya  untuk menghindari ketidakpuasan pelanggan. Dari uraian  ini,  maka dirumuskan  masalah kedua  yang berkaitan  dengan  prioritas  diantara  atribut-atribut  jasa.  Rumusan  masalahnya  adalah  sebagai berikut:
2. Bagaimanakah tingkat kepentingan relatif diantara masing-masing atribut jasa?

## KAJIAN PUSTAKA

## Kansei Engineering
Penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  Kansei  Engineering  banyak  diterapkan untuk produk dalam wujud fisik, seperti misalnya interior otomotif  (Nagamachi, 1995), real estate (Llinares  &  Page,  2011),  (Shergian  &  Immawan,  2015),  pisau  cukur  sekali  pakai  (Razza  & Paschoarelli, 2015), kaca mata pantai (Chuan et al. 2013), desain kemasan pewangi ruangan (Djatna & Kurniati, 2015) dan keramik (Tama et al. 2015).
Di  banyak  kasus,  pendesaian  produk  yang  berwujud  fisik  lebih  mudah  untuk  ditransformasi menjadi  teks  atau  gambar,  sehingga  memudahkan  bagi  peneliti  untuk  meyajikan  stimuli  yang
diwujudkan  dalam  bentuk  gambar.  Sementara  itu,  penggunaan  Kansei  Engineering  untuk mendesain  fasilias  fisik  di  industri  jasa  relatif  jarang  ditemukan.  Misalnya,  Chen  et  al.  (2015) menggunakan Kansei engineering untuk mengamati jasa kurir kilat untuk pengiriman dokumen dan paket. Taylor et al. (2011) menggunakan Kansei engineering untuk layanan hotel di bintang empat dan lima bagi para turis.
Karenanya, penelitian ini diharapkan akan memberikan kontribusi terhadap pengetahuan yang melalui dua pendekatan, (1) mengintegrasikan model Kano untuk mengamati jasa rawat inap rumah sakit yang sebelumnya belum pernah diteliti, (2) mengintegrasikan komponen fisik dan non-fisik ke dalam  evaluasi  layanan  jasa.  Pentingnya  komponen  fisik  ini  telah  dijelaskan  di  literatur mempengaruhi  kepuasan  pelanggan  (Bitner,  1992).  Penelitian  yang  ada  selama  ini  hanya mengamati jasa dari segi non fisik saja.

## Aplikasi Kansei Engineering
Kansei  Engineering  pada  dasarnya  adalah  alat  untuk  mengembangkan  produk  baru.  Kansei Engineering  diperkenalkan  oleh  Nagamachi  (1995).  Penerapan  Kansei  Engineering  memerlukan serangkaian  proses  (Schutte  et  al.  2004).  Pertama,  peneliti  memerlukan  respons  dari  subyek mengenai  obyek  yang  menjadi  pengamatan.  Subyek  atau  responden  diminta  untuk  memberikan 'sensorial  atribute'  yang  berupa  kata  sifat.  Metode  paling  mudah  untuk  dan  paling  populer  untuk mengukur  persepsi  produk  di  mata  pelanggan  adalah  dengan  menggunakan semantic  differential (Osgood et al. 1957). Hingga saat ini, metode tersebut dipandang sebagai pendekatan yang terbaik untuk  mengukur afeksi dari  suatu konsep (Ishihara et al. 1997). Teknik  ini dilakukan dengan cara memberikan  daftar  kosa  kata  yang  merupakan  kata-kata  sifat  yang  relevan  dengan  obyek  yang diamati. Kosa kata tersebut kemudian diberikan kepada subyek bersamaan dengan stimuli. Stimuli dalam  berupa  gambar,  film,  miniatur  atau  obyek  yang  sesungguhnya  diteliti.  Subyek  kemudian diminta  untuk  memberikan  penilaian  berdasarkan  skala  yang  telah  diberikan  pada  masing-masing kosa kata tersebut.

## Model Kano
Model yang paling popular untuk mengukur kualitas jasa adalah service quality (SERVQUAL) yang  dikemukakan  oleh  Parasuraman  et  al.  (1988).  Meskipun  sangat  popular,  model  tersebut memiliki  beberapa  kelemahan.  Model  tersebut  kemudian  diperbarui  oleh  peneliti  berikutnya
menjadi service  performance (SERVPERF)  (Cronin  &  Taylor,  1992)  tetapi  masih  tetap  saja memiliki  beberapa  kekurangan.  Kano  et  al.  (1984)mengembangkan  model  yang  dapat  mengatasi kelamahan-kelemahan  yang  ada  di  model  SERVQUAL  dan  SERVPERF.  Model  Kano  ini  dapat memahami  dengan  lebih  baik  hubungan  antara  kepuasan  pelanggan  dengan  kinerja  atribut-atribut jasa  yang  ditawarkan.  Karena  Model  Kano  mengakui  bahwa  hubungan  antara  atribut  jasa  dan kepuasan pelanggan tidak selalu linear, maka atribut-atribut jasa dikategorikan menjadi tiga dengan karakter yang berbeda:
1. Must-be  attributes .  Atribut  jasa  ini  bersifat  suatu  keharusan.  Pelanggan  menerima  atribut  jasa dalam  kategori  ini  sebagai  sesuatu  yang  bersifat  take  them  for  granted.  Namun  demikian,  jika atribut  jasa  dalam  kategori  ini  tidak  terpenuhi,  maka  pelanggan  akan  sangat  kecewa.  Sebagai contoh sederhana, jika pelanggan membeli mobil baru maka cat mobil yang mengkilat dan tanpa goresan adalah suatu keharusan. Tetapi jika yang terjadi adalah sebaliknya, maka pelanggan akan sangat kecewa.
2. One-dimensional  attributes .  Berbeda  dengan  atribut  dalam  kategori must-be ,  atribut  jasa  dalam kategori  ini  berpotensi  untuk  memberikan  kontribusi  terhadap  kepuasan  pelanggan.  Hubungan antara  atribut  jasa  dengan  kepuasan  pelanggan  memang  bersifat  linear  untuk  atribut  dalam kelompok ini. Atribut ini juga disebut dengan istilah 'spoken qualities' (Tan & Pawitra, 2001). 3. Attractive attributes . Jika atribut jasa ini tidak disediakan oleh perusahaan, pelanggan tidak akan merasa kecewa. Hal ini disebabkan karena memang atribut jasa dalam kelompok ini tidak begitu diharapkan  oleh  pelanggan.  Akan  tetapi  jika  memang  atribut  ini  disediakan  oleh  perusahaan, maka  pelanggan  akan  tidak  hanya  terpuaskan  tetapi  akan  merasakan 'deligtment' atau kegembiraan yang berlebihan.
Secara grafis, hubungan antara kepuasan pelanggan dengan kinerja masing-masing atribut jasa disajikan dalam Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Model Kano

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  studi  kasus  dengan  obyek  penelitian  di  salah  satu rumah  sakit swasta di  Yogyakarta. Studi kasus adalah pengamatan terhadap suatu  fenomena  yang terjadi pada obyek dimana  fenomena tersebut tidak dapat  dipisahkan dari konteksnya  (Yin, 2009). Metode  penelitian  studi  kasus  seringkali  mendapatkan  kritik  karena  obyek  dan  atau  jumlah sampelnya  yang  terbatas.  Kritisi  seperti  ini  biasanya  muncul  dari  sudut  pandang  paradigm penelitian  yang  berbeda,  yaitu  sudut  pandang  paradigm  positivis  (Easterby-Smith,  Thorpe,  & Jackson, 2012). Hal ini dapat dipahami mengingat sudut pandang positivis ini menggunakan asumsi generalisabilitas  statistik (statistical  generalization) (Yin,  2009).  Sementara  itu,  dalam  studi  kasus, yang digunakan adalah generalisasi logis (logical generalization) (Eisenhardt, 1989) . Dalam konsep ini,  apabila  terjadi  hubungan  sebab  akibat  di  suatu  obyek,  maka  logika  keterkaitan  terjadinya hubungan sebab akibat tersebut juga akan terjadi di obyek yang lain.

## Sampel Penelitian
Sampel  adalah  bagian  dari  populasi  yang  menjadi  obyek  penelitian.  Sampel  dalam  penelitian ini  dipilih  dengan  metode purposive  sampling . Purposive  sampling adalah  pemilihan  sampel berdasarkan  kriteria-kriteria  tertentu  (Sekaran  &  Bougie,  2013)  sehingga  tujuan  penelitian  dapat dicapai dan generalisabilitas penelitian dapat ditingkatkan.
One-dimensional Performance Attractive Must-be Satisfaction
Sampel  penelitian  ini  adalah  individu  yang  pernah  berkunjung,  menggunakan  jasa,  atau menjadi pasien rawat inap rumah sakit obyek penelitian maksimal selama 6 bulan terakhir. Batasan 6  bulan  ini  untuk  menjamin  bahwa  responden  masih  mampu  melakukan memory  recall selama menggunakan  jasa  rumah  sakit.  Staff  rumah  sakit  seperti  perawat,  dokter,  dan  staf  lainnya  tidak diikutkan sebagai sampel untuk menghindari adanya bias.

## Stimuli
Stimuli yang digunakan dalam penelitian ini berbentuk gambar. Gambar-gambar fasilitas rawat inap  yang  disediakan  oleh  rumah  sakit  ditampilkan  beserta  dengan  kuesioner.  Secara  umum, penggunaan  stimuli  ini  memiliki  dua  tujuan.  Pertama,  membantu  obyek  dalam  memberikan informasi  sekiranya  terdapat  visual  yang  belum  pernah  dilihatnya.  Kedua,  membantu  obyek penelitian  untuk  melakukan memory  recall pengalaman  selama  menggunakan  jasa  rumah  sakit. Beberapa contoh stimuli yang akan diberikan disajikan seperti dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Contoh stimuli penelitian
Data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh melalui kuesioner. Penyebaran  kuesioner  dilakukan  secara  langsung  oleh  peneliti  sehingga  memungkinkan  peneliti melakukan  klarifikasi  jika  terdapat  isian  yang  kurang  lengkap.  Sebaliknya,  obyek  juga  dapat bertanya kepada peneliti jika terdapat pertanyaan yang kurang jelas (Cooper & Schindler, 2013).

## Uji Validitas dan Reliabilitas
Terdapat  tiga  criteria  untuk  mengevaluasi  alat  ukur  yang  baik,  yaitu  memiliki  validitas, reliabilitas  dan  kepraktisan.  Validitas  menunjukkan  sejauh  mana  alat  ukur  yang  digunakan  benar- benar  mampu  mengukur  obyek  yang  ingin  diukur  dalam  penelitian  (Cooper  &  Schindler,  2013;
Sekaran & Bougie, 2013). Sedangkan alat ukur yang memiliki reliabilitas menunjukkan bahwa alat ukur  yang  digunakan  memiliki  akurasi  dan  hasilnya  bersifat  konsisten  dari  waktu  ke  waktu (Sekaran  &  Bougie,  2013).  Kriteria  kepraktisan  berkaitan  dengan  berbagai  faktor  teknis, diantaranya  ekonomis,  waktu  yang  diperlukan,  dan  kemudahan  untuk  menginterpretasikan  hasil (Cooper & Schindler, 2013). Di penelitian ini, hanya kriteria pertama dan kedua yang akan diukur pada instrument yang digunakan dalam penelitian ini.

## Uji Validitas
Untuk  mengetahui apakah  instrumen penelitian  yang digunakan  memiliki kekeuatan  validitas, tidak dapat dipisahkan dari dua prinsip dasar  validitas,  yaitu unsur ketepatan dan unsur ketelitian. Unsur  ketelian  dalam  konteks  validitas  mensyaratkan  bahwa  insturmen  yang  digunakan  harus mampu  mendeteksi  adanya  perbedaan  atribut  pada  obyek  yang  diukur.  Agar  dapat  mendeteksi adanya  perbedaan  atribut  ini,  maka  instrumen  penelitian  harus  sensitif  terhadap  perbedaan- perbedaan atribut yang melekat dalam suatu obyek (Cooper & Schindler, 2013).
Uji  validitas  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  faktor (factor  analysis) .  Teknik  yang digunakan  adalah  dengan  cara  membagi  data  menjadi  dua  bagian  dan  kemudian  menerapkan analisis  faktor  pada  data  yang  telah  terbagi  menjadi  dua  tersebut.  Faktor  dikatakan  valid  apabila setelah dilakukan pemecahan tidak terdapat perubahan pada  item-item pertanyaan  yang  menyusun factor  meskipun  dengan  nilai factor  loading yang  berbeda  tetapi  masih  pada  tingkat  yang  masih dapat diterima (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2013).

## Uji reliabilitas
Uji  reliabilitas  ditujukan  untuk  mengetahui  apakah  pengukuran  telah  terbebas  dari  kesalahan (error) sehingga emmberikan hasil yang konsisten. Reliabilitas dapat diukur dengan menggunakan item to total correlation dan Cronbach’s α yang mencermintkan konsistensi interal alat ukur (Hair et al., 2013).
Tabel 1. Penentuan Tingkat Signifikansi Berdasar Jumlah Sampel Factor loading Jumlah sampel yang diperlukan* 0.3 350 0.35 250 0.4 200
0.45 150 0.5 120 0.55 100 0.6 85 0.65 70 0.7 60 0.75 50 *Signifikansi berdasarkan pada tingkat kepercayaan 5%, power level 80%, dan standard error diasumsikan dua
kali lebih besar dari pada tingkat koefisien korelasi konvensional.
Sumber: SOLO Power Analysis, BDMP Statistical Software, Inc., 1993 dalam Hair et al., 1998; p. 112.
Rules  of  thumb yang  dipakai  item  to  total  correlation  masing-masing  butir  harus  lebih  besar dari 0,50 dan nilai Cronbach’s α harus lebih besar dari 0,70  (Hair et al., 2013) tetapi penulis lain mengatakan bahwa nilai 0,6 masih dapat diterima (Sekaran & Bougie, 2013). Secara praktis, factor loading dengan  nilai  0,30  sudah  dapat  dikatakan  memenuhi  standar  minimal  (Hair  et  al.,  2013) tetapi nilai ini hanya dapat diterima jika sampel berjumlah minimal 350. Agar dapat dikategorikan baik,  nilai  Cronbach’s  α  harus  di  atas  0,80.  Tetapi  nilai  tersebut  tidak  berlaku  mutlak.  Hal  ini disebabkan cut-off untuk  menentukan  bagus  tidaknya  suatu  Cronbach’s  α  juga  dipengeruhi  oleh besarnya jumlah sampel. Semakin besar jumlah sampel yang digunakan, maka semakin rendah nilai Cronbach’s  α  yang  disyaratkan  agar  dapat  diterima.  Penentuan  nilai  tingkat  signifikansi factor loading berdasar jumlah sampel disajikan dalam Tabel 1.

## Obyek penelitian dan pengembangan instrumen
Obyek  penelitian  ini  adalah  fasilitas  fisik  jasa  rawat  inap  kelas  Very  Important  Person  (VIP) dan  Very  Very  Important  Person  (VVIP).  Instrumen  yang  digunakan  untuk  penelitian dikembangkan melalui serangkaian proses seperti yang dijabarkan dalam Gambar 3. Model Kansei Engineering  yang  digunakan  di  penelitian  ini  mengadopsi  yang  disajikan  di  Schütte  et  al.  (2004), yang terdiri dari beberapa tahapan sebagai berikut:
Langkah 1. Identifikasi service domain yang akan dijadikan obyek penelitian
Service domain dalam penelitian ini adalah layanan rawat inap rumah sakit dengan kelas Very Important Person (VIP) dan Very Very Important Person (VVIP). Layanan rawat jalan untuk kelas VIP dan VVIP tidak dimasukkan ke dalam service domain penelitian ini. Demikian pula, rawat inap
yang  tidak  termasuk  di  kedua  kelas  tersebut  tidak  termasuk  dalam  kategori service  domain penelitianini.
Gambar 3. Prosedur penelitian
Langkah 2a. Menyusun semantic space
Untuk  menyusun semantic  space ,  dilakukan  analisis  isi (content  analysis) terhadap  iklan, publikasi, brosur yang tercantum di media masa. Tujuannya untuk mengidentifikasi kata sifat yang berkaitan  dengan  atribut  jasa  yang  diinginkan  oleh  pelanggan.  Untuk  melengkapinya,  interview tidak  terstruktur  dan focus  group  discussion akan  dilakukan  untuk  menambah  jumlah  kosa  kata semantic space .
Dalam tahap awal  identifikasi kata-kata untuk digunakan  sebagai semantic space ini, terdapat kemungkinan  beberapa  kata  memiliki  kemiripan  atau  bahkan  kesamaan  makna.  Apabila  hal  ini terjadi, maka kata tersebut akan dihilangkan atau disisakan salah satu yang paling mewakili.
Langkah 2b. Menyusun atribut jasa
Kata sifat yang diperoleh dari tahapan sebelumnya akan dijadikan referensi untuk memberikan atribut jasa.  Kata sifat  yang sekiranya diperkirakan akan  memberikan dampak emosional terhadap pengguna  jasa  akan  dipilih.  Sesuai  dengan  teknik  yang  digunakan  oleh  (Almagro  &  Martorell,

## Pemilihan domain jasa
Span the semantic space
Span the service attribute
space Sintesis service attribute dan
semantic space Menguji validitas Apakah hasilnya valid? Analisis dengan Model Kano Identifikasi service atribut yang paling penting Tidak Ya
2012)  penelitian  ini  menampilkan  serangkaian  kata  sifat  dari  Model  Kano  yang  kemudian  akan disematkan ke obyek yang diamati.
Langkah 3. Mensintesis service attribute dan semantic space (kosa kata Kansei)
Tahap  berikutnya  adalah  melakukan  sintesis  antara service  attribute dengan  semantic  space. Tahapan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  statistik Statistical  Package  for  the  Social Sciences (SPSS).  Dengan  menggunakan  SPSS,  maka  akan  dapat  diidentifikasi  hubungan  antara semantic  space(kosa  kata  Kansei) dengan  atribut  jasa (space  of  properties) .  Software  SPSSakan digunakan untuk mengamati hubungan antara atribut jasa dengan perasaan pelanggan yang diwakili oleh responden.
SPSS  dipilih karena  memiliki  beberapa keunggulan.  SPSS mampu  melakukan reduksi konsep yang  bersifat  multidimensional  yang  terdiri  dari  berbagai  item  seperti  yang  disajikan  dalam semantic  space .  Kelebihan  lain  dari  SPSS  adalah  sesuai  untuk  diaplikasikan  dalam  penelitian dengan  jumlah  sampel  yang  kecil.  Hal  ini  berbeda  dengan  Structural  Equation  Modelling  (SEM) yang mensyaratkan adanya jumlah sampel yang besar (Mitchell & Nault, 2007).
Langkah 4. Pengujian validitas
Pengujian  validitas  akandijelaskan  di  bagian  berikutnya.  Analisis  validitas  dilakukan  dengan menggunakan analisis faktor (Cooper & Schindler, 2013).
Langkah 5. Pengembangan model untuk mengalisis hubungan
Setelah instrument yang dikembangkan dilakukan uji validasi, maka tahapan berikutnya adalah mengenalis  keterkaitan  antara  atribut  jasa  dengan  kosa  kata  Kansei.  Dari  tahapan  ini,  maka  akan dapat  diidentifikasi  kosa  kata  apa  saja  yang  dipandang  bermakna  dari  sudut  pandang  pelanggan, yang  kemudian  akan  berguna  untuk  pendesaian  jasa.  Secara  grafis,  hubungan  antara  keseluruhan proses dengan hasil akhir penelitian ini disajikan dalam Gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Integrasi kosa kata Kansei dengan Model Kano Atribut emosional yang diinginkan pelanggan Kansei Engineering Model Kano Kesan emosional (kosa kata Kansei) Atribut jasa (Service attribute space)

## HASIL DAN ANALISIS Instrumen Penelitian
Kuesioner  untuk  yang  dijadikan  instrument  untuk  pengembangan  Kansei  terdiri  dari  empat bagian. Bagian 1 menyajikan data deskriptif demografis dari para responden, diantaranya usia, jenis kelamin, pekerjaan, tingkat pendidikan, tempat tinggal dan pendapatan. Setelah melakukan review terhadap  penelitian-penelitian  sebelumnya,  peneliti  berpendapat  bahwamasih  sangat  sedikit penelitian yang mengamati fasilitas fisik jasa rawat inap rumah sakit.
Kuesioner  yang  digunakan  menggunakan  skala  Likert  5  point.  Item-item  yang  ditanyakan dalam kuesioner tersebut disajikan dalam bentuk kata sifat untuk menggambarkan kondisi fasilitas fisik dan non-fisik dari jasa rawat inap. Kosa kata yang digunakan tersebut berasal dari dua sumber, yaitu  sumber  primer  dan  sumber  sekunder.  Peneliti  menggali  kosa  kata  yang  berasal  dari  sumber sekunder  terlebih  dahulu  sebelum  menggali  data  yang  berasal  dari  sumber  sekunder.  Data  dari sumber sekunder berasal dari literatur, iklan, majalan, internet, dan jasa dari industri yang memiliki kemiripan, terutama hotel. Sementara itu, sumber primer berasal dari partisipan dalam focus group discussion .
Dalam  proses  ini,  beberapa  kosa  kata  yang  memiliki  kemiripan  makna  dihapus  dan  hanya menyisakan  satu  kata  yang  paling  mewakili.  Selama  proses  penyeleksian  kosa  kata  ini,  kosa  kata Kansei  yang  terpilih  dalam  tahap  akhir  kemudian  didiskusikan  dengan  tenaga  medis  memiliki peranan dalam penyedia jasa.

## Responden Penelitian
Penelitian  ini dilakukan  melalui  serangkaian tahapan. Di tahap pertama, kuesioner dikirimkan kepada  sejumlah  178  pelanggan  yang  pernah  menggunakan  jasa  rawat  inap.  Dari  hasil  ini, kemudian dilakukan uji validitas dan reliabilitas.
Stimuli  yang  disajikan  kepada  para  responden  ini  adalah  gambar-gambar  mengenai  fasilitas rawat  inap  yang  ada  di  rumah  sakit  yang  menjadi  obyek  penelitian.  Gambar-gambar  tersebut digunakan  untuk  mempermudah  responden  melakukan  mengingat  kembali (memory  recall) terhadap fasilitas yang pernah mereka gunakan selama mereka menginap di rumah sakit tersebut.

## Analisis Data
Pertama,  sejumlah  variabel  yang  menjadi  persepsi  dilakukan  penyederhanaan.  Analisis  faktor digunakan  untuk  mengelompokkan  kosa  kata  yang  telah  disusun  sehingga  mengkerucut  menjadi beberapa  tema  besar.  Kosa  kata-kosa  kata  yang  berhubungan  tersebut  harus  memiliki  Eigenvalue lebih  dari  1.  Dalam  factor  analysis, varimax  rotation dipilih  karena  memberikan  hasil  terbaik. Cronbach  alpha kemudian  digunakan  untuk  menganalisis  konsistensi  internal  atau  reliabilitas (Streiner, 2003).
Setelah dilakukan analisis faktor, kemudian dilakukan pengaruh faktor-faktor tersebut terhadap keputusan untuk memilih menggunakan jasa rumah sakit. Dengan menggunakan metode ini, maka akan  dapat  diketahui  dampak  masing-masing  faktor  terhadap  keputusan  untuk  menggunakan  jasa rumah sakit.
Kedua,  penerapan  model  Kano  terhadap  faktor-faktor  yang  telah  teridentifikasi  tersebut. Dengan menggunakan model Kano (Kano et al. 1984), maka dapat diidentifikasi bagaimana respon emosional  responden  dan  keputusan  untuk  melakukan  keputusan  memilih  rumah  sakit.  Respon emosional responden ini dikelompokkan menjadi tiga kelompok, yaitu basic atau threshold factors , exciter atau delighter factor , dan linear atau performance factors . Seperti disajikan dalam Gambar 5,  garis-garis  yang  disajikan  dalam  gambar  tersebut  menunjukkan  bagaimana  tingkat  kepuasan pelanggan berinteraksi dengan tingkat kinerja laysanan yang ditawarkan oleh penyedia jasa.
Penelitian ini melakukan sedikit modifikasi dari model yang dikembangkan oleh Kano tersebut. Di  model  yang  masih  original,  pengguna  jasa  ditanya  secara  langsung  mengenai  keberadaan  atau tidak  adanya  atribut-atribut  jasa.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  modifikasi  terhadap prosedur ini dengan cara menggunakan skor faktor yang secara tidak langsung kapan pengguna jasa menilai suat atribut itu benar-benar ada (skor positif) atau ternyata tidak ada (skor negatif). Prosedur ini  dilakukan  dengan  cara  mengklasifikasikan  faktor  atau  atribut  jasa  menjadi  dua  bagian  (lihat Gambar  5).  Atribut  yang  dianggap  ada  atau  atribut  positif  (AP)  menunjukkan  bahwa  skor  atribut tersebut  bernilai  di  atas  rata-rata.  Sebaliknya,  atribut  yang  tidak  diimplementasikan  atau  atribut negatif  (AN)  adalah  atribut  dengan  nilai  di  bawah  rata-rata.  Jadi,  keputusan  untuk  menentukan apakah suatu atribut ditawarkan oleh penyedia jasa atau tidak didasarkan pada penilaian relatif dari seluruh  rata-rata  populasi.  Selanjutnya,  dihitung  koefisien  korelasi  Spearman  ketika  suatu  faktor dinyatakan  ada  (atribut  positif)  atau  tidak  ada  (atribut  negatif).  Keberadaan  faktor  tersebut  diuji korelasinya dengan keputusan pembelian.
Gambar 5. Hasil modifikasi Model Kano
Analisis koefisien korelasi Spearman tersebut menghasilkan dua koefisien korelasi, satu berada di area dengan atribut negatif (R AN ), dan satu yang lain berada di area atribut positif (R AP ). Dengan cara seperti ini, maka akan dapat didefinisikan hubungan antara AN dan AP, serta keputusan untuk melakukan  keputusan  pembelian  di  setiap  kategori  kelompok  atribut.  Harapannya, exciter attribute akan  memiliki  korelasi  positif  dengan  keputusan  untuk  melakukan  pembelian  di  area atribut  positif  (AP)  dan  tidak  memiliki  korelasi  di  area  atribut  negatif  (AN).  Atribut  linear  akan memiliki korelasi positif terhadap kedua kelompok atribut, yaitu AP dan AN, tetapi korelasi positif paling kuat akan ditunjukkan oleh basic attributes .
Gambar  3  menunjukkan  bagaimana  tabel  kontijensi  dengan  beberapa  skenario  yang  berbeda. Sumbu  "jawaban  negatif"  menunjukkan  hubungan  antara  sumbu  garis  tersebut  dengan  dengan keputusan membeli. Kondisi ini terjadi pada saat atribut-atribut jasa yang diinginkan tidak tersedia. Sebaliknya, sumbu "jawaban positif" menunjukkan kesediaan untuk melakukan transaksi pembelian ketika atribu jasa yang diinginkan memang tersedia. Dengan menggunakan prosedur di atas, maka penelitian  ini  tidak  memerlukan  penyebaran  kuesioner  dua  kali.  Selain  itu,  penilian  secara  relatif juga  menjadikan  penilaian  menjadi  lebih  obyektif.  Untuk  melakukan  penilaian  relatif  ini,  maka responden  yang  memberikan  skor  di  bawah  3  dikategorikan  sebagai  respon  negatif,  sedangkan responden  yang  memberikan  jawaban  kuesioner  di  3  atau  lebih  dikategorikan  sebagai  respon positif.

## Analisis Faktor ( Factor Analysis )
Dari  hasil  faktor  analisis,  sejumlah  28  kata  sifat  yang  disajikan  dalam  kalimat  lengkap dikelompokkan  menjadi  6  faktor.  Tabel  2  menyajikan  elemen-elemen  yang  membentuk  faktor beserta korelasinya dengan kata sifat dasar yang membentuk item pertanyaan dalam kuesioner.
Crobach  alpha untuk  masing-masing  faktor  bervarisi  dari  mulai  0,571  hingga  0.868  yang mengindikasikan  bahwa  nilai  tersebut  berada  dalam  rentang  yang  memenuhi  syarat  reliabilitas (Streiner 2003). Beberapa peneliti mensyaratkan agar Cronbach alpha bernilai minimal 0.600 akan tetapi  (Hair  et  al.,  2013)  menyatakan  bahwa  nilai  ini  secara  praktis  memenuhi  persyaratan. Disamping  itu,  menurut  sumber  lain  seperti  yang  disajikan  di  Tabel  1,  dengan  jumlah  sampel sebanyak 178 hanya dibutuhkan minimal Cronbach alpha sebesar 0.45.
Faktor-faktor  yang  terbentuk  kemudian  disusun  berdasarkan  hubungannya  dengan  keputusan pelanggan  untuk  melakukan  pembelian  jasa.  Analisis  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis regresi  (Tabel  2).  Dari  analisis  regresi  diperoleh  hasil  bahwa  model  yang  terbentuk  menghasilkan R 2 sebesar  0.756.  Nilai  ini  cukup  besar  mengingat  sebesar  75.6%  keputusan  untuk  melakukan pembelian yang dilakukan oleh pelanggan dapat dijelaskan oleh faktor-faktor yang terbentuk.
Faktor-faktor  yang  paling  dominan  memiliki  pengaruh  terhadap  keputusan  untuk  melakukan pembelian  adalah karakter,  naturalis ,  dan minibar  &  kamar  mandi. dengan  koefisien  korelasi masing-masing  sebesar  .340,  0.187,  dan  0.182.  Kedua  faktor  yang  pertamatersebut  terkait  dengan aspek estetika dari fasilitas rawat inap fasilitas. Aspek estetika ini penting bagi para pelanggan kelas VIP  dan  VVIP  mengingat  para  pelanggan  kelas  ini  mayoritas  adalah  kalangan  ekonomi  kelas atas.Sementara  itu,  atribut  yang  ketiga  yaitu  minibar  dan  kamar  mandi  merupakan  satu-satunya faktor  yang  secara  langsungmenyebutkan  fasilitas  fisik.  Temuan  ini  mengidindikasikan  bahwa memang fasilitas fisik untuk jasa rawat inap rumah sakit tetap penting meskipun bukan merupakan faktor yang paling utama.
Tabel 2. Hasil faktor analisis dan elemen penyusunnya
Axis Nama faktor Penyusun aksis Koefisien korelasi Cronbach alpha Axis 1 ambience condition hommy (serasa di rumah) (0.708); serasi (0.681); kekinian (0.659); modern (0.655); indah (0.644) 0.088 0.868 Axis 2 karakter Cantik (0.692); luwes (0.691); anggun (0.683); elok (0.681); padu-padan (0.677); 0.340 0.748
elegan (0.672) Axis 3 layout nyaman (0.709); penataan rapi (0.700); praktis sederhana (0.694); berwarna-warni (0.693); enak dipandang (0.693) 0.093 0.634 Axis 4 kualitas design berkualitas (0.585); mahal (0.554); custom design (0.535); aman bagi anak-anak (0.567); ergonomis 0.648 0.140 0.532 Axis 5 naturalis gaya tropis (0.645); ramah lingkungan (0.606); ceria (0.579); alami (0.553) 0.187 0.601 Axis 6 minibar dan kamar mandi furnitur kelihatan cantik (0.576); minibar elegan (0.547); kamar mandi luas (0.506) 0.182 0.571

## Analisis Pengambilan Keputusan dengan Regresi
Dari  keenam  faktor  yang  disajikan,  hanya  satu  faktor  yang  berpengaruh,  yaitu karakter . Sementara  itu,  lima  faktor  lainnya  tidak  menunjukkan  hasil  yang  signifikan  (Tabel  3).  Hampir semua faktor yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan cenderung tersebar merata. Dua faktor yang mendekati nilai signifikan adalah minibar & kamar mandi dan naturalis dengan nilai p- value sama yaitu sebesar 0.009.

## Tabel 3. Hasil analisis regresi diurutkan berdasarkan pengaruhnya terhadap keputusan pelanggan
melakukan pembelian Unstandarized coefficients Standardized coefficients T p-value B St. error beta Konstanta .012 .172 .072 .943 Axis 1 ambience condition .088 .081 1.083 1.083 .280 Axis 2 karakter .340 .076 4.493 4.493 .000 Axis 3 layout .093 .077 1.210 1.210 .228 Axis 4 kualitas design .140 .070 1.990 1.990 .048 Axis 5 naturalis .187 .071 2.644 2.644 .009 Axis 6 minibar dan kamar mandi .182 .069 2.635 2.635 .009
Koefisien korelasi R= 0.721
Analisis  regresi  seperti  yang  digunakan  di  atas  mengasumsikan  bahwa  kepuasan  pelanggan bersifat  linear  dengan  kinerja  pada  masing-masing  atribut  jasa.  Asumsi  ini  sejalan  dengan  asumsi yang  digunakan  oleh  model  pengukuran  kinerja  jasa  yang  digunakan  oleh  SERVQUAL (Parasuraman,  Zeithaml,  &  Berry,  1994b;  Parasuraman  et  al.,  1988)  dan  SERVPERF  (Cronin  & Taylor, 1992). Namun demikian, keputusan pembelian dan kepuasan adalah dua hal yang berbeda. Faktor-faktor  yang  mendorong  pelanggan  untuk  melakukan  pembelian  belum  tentu  menyebabkan
pelanggan  mencapai  kepuasan.  Untuk  menganalisis  bagaimana  kontribusi  masing-masing  faktor terhadap  kepuasan  pelanggan  akan  digunakan  analisis  dengan  menggunakan  Model  Kano  yang akan di bahas di sub-bagian berikut ini.

## Implementasi Model Kano
Untuk  mengimplementasikan  Model  Kano,  digunakan  analisis  korelasi  Spearman  dengan membagi  respon  kuesioner  yang  dilakukan  oleh  responden  menjadi  dua,  yaitu  respon  positif  dan respon  negative.  Responden  yang  memberikan  skor  di  bawah  3  dikategorikan  sebagai  respon negatif,  sedangkan  responden  yang  memberikan  jawaban  kuesioner  di  3  atau  lebih  dikategorikan sebagai  respon  positif.  Seperti  telah  disebutkan  di  bagian  sebelumnya,  dari  analisis  korelasi Spearman  dihasillkan  koefisien  korelasi.  Koefisien  korelasi  ini  disajikan  di  Tabel  3  yang menunjukkan nilai skor faktor untuk taraf signifikansi 0.05, baik untuk faktor yang bersifat positif (R PA ), atau bersifat negatif (R NA ).
Tabel 4. Hubungan antara semantic axis dengan keputusan pembelian
Semantik axis Respon positif Respon negatif R p-value n R p-value  n Axis 1 ambience condition .721 ** .000 106 .753 ** .000 72 Axis 2 karakter .735 ** .000 102 .766 ** .000 76 Axis 3 layout .661 ** .000 97 .749 ** .000 81 Axis 4 kualitas design .774 ** .000 78 .645 ** .000 100 Axis 5 naturalis .667 ** .000 85 .722 ** .000 93 Axis 6 minibar dan kamar mandi .640 ** .000 90 .736 ** .000 88
Respons  positif  dan  respons  negatif  merupakan  hasil  analisis  korelasi  Spearman  antara  keputusan untuk  melakukan  pembelian  dengan  respons  positif  dan  negative.  n  adalah  jumlah  sampel  yang memberikan respons positif atau negative.
Atribut  yang  berposisi  di  bagian  kiri  bawah  grafik  memberikan  kontribusi  terhadap  kepuasan pelanggan.  Bagian  ini  dapat  dikatakan  sebagai  "area  dengan  pengaruh  minimum".  Faktor-faktor yang  berada  di  area  ini  memiliki  pengaruh  linear  meskipun  pengaruhnya  tidak  begitu  besar.  Di group  ini,  ada  dua  faktor,  yaitu minibar  &  kamar  mandi dan naturalis .  Lokasi  faktor-faktor  yang lain  di  dalam  Gambar  6  mengikuti  klasifikasi  yang  telah  ditetapkan  berdasarkan  hasil  analisis kuantitatif.
Atribut  linear  adalah  karakteristik  jasa  yang  memberikan  kepuasan  secara  linear  ketika perusahaan memberikan atribut tersebut, dan menyebabkan ketidakpuasan jika atribut tersebut tidak
ada.  Terdapat  4  atribut  yang  termasuk  dalam  kategori  ini,  yaitu ambience  condition,  karakter, naturalis, dan minibar & kamar mandi .
Atribut dasar atau basic attributes atau terkadan disebut juga sebagai must-be attributes adalah karakteristik jasa rawat inap yang diharapkan harus ada. Karakteristik ini tidak dapat menyebabkan kepuasan pelanggan tetapi  mereka akan  merasa kecewa apabila atribut  ini tidak ada.  Dengan kata lain,  keberadaan  atribut  ini  hanya  digunakan  untuk  menghindari  ketidakpuasan (disappointment) . Dari  hasil  analisis  dengan  Model  Kano,  diperoleh  bahwa  layout  merupakan  satu-satunya  atribut yang  termasuk  dalam  kateogri must-be .  Keberadaan  atribut  ini  tidak  dengan  serta  merta menyebabkan  pelanggan  untuk  menjadi  puas.  Hal  ini  disebabkan  karena  atribut  jasa  tersebut dipandang sebagai 'take it for granted' . Pelanggan memandang bahwa atribut  jasa tersebut sebagai sesuatu yang harus ada. Terdapat dua atribut yang termasuk dalam kategori linear attribute dengan dampak  minimum.  Dua  atribut  tersebut  adalah naturalis dan minibar  &  kamar  mandi .  Atribut naturalis mencerminkan bahwa kondisi fasilitas  fisik di rumah sakit sangat identik dengan kondisi alam.  Sementara  itu,  minibar  dan  kamar  mandi  justru  dari  sudut  pandang  pelanggan  hanya memberikan sedikit kontribusi karena kurang sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan. Misalnya, di  minibar,  menu  yang  disajikan  kurang  sesuai  dengan  selera  keluarga  pasien.  Keluarga  pasien mengharapkan  menu  yang  disajikan  adalah  makanan  ringan  rumahan.  Dari  hasil  interview, makanan kecil basah yang biasanya disajikan di pasar (jajan pasar) sempat muncul dapat dijadikan sebagai alternatif sebagai pengganti.
Exciter  attribute adalah  karakteristik  jasa  yang  mampu  memberikan  kepuasan  kepada pelanggan tetapi sebenarnya pelanggan tidak mengharapkan atribut jasa tersebut ada. Dengan kata lain,  meskipun atribut tersebut tidak ada,  maka pelanggan tidak akan kecewa dan tetap menerima. Sebagai contoh, dalam penelitian ini ditemukan karakter termasuk dalam exciter attribute . Sebelum pelanggan  mengkonsumsi  jasa  rawat  inap,  sebenarnya  tidak  mengira  bahwa  atribut  tersebut ditawarkan. Pelanggan tidak mengira bahwa fasilitas kamar yang ditawarkan oleh rumah sakit yang menjadi obyek penelitian  ini  memiliki warna  yang menarik, kelihatan cantik, dan padu padan dari berbagai  corak  dan  motif.  Ketersediaan  atribut  yang  sebenarnya  tidak  diharapkan  ini  memberikan efek kepuasan yang sangat besar ketika atribut tersebut ternyata ditawarkan oleh penyedia jasa.
Gambar 6. Posisi masing-masing faktor berdasarkan klasifikasi Model Kano
Hasil  perbandingan  analisis  dengan  menggunakan  regresi  dan  Model  Kano  disajikan  dalam Tabel 4. Regresi dan Model Kano memberikan penekanan yang berbeda. Akibatnya, hasil analisis keduanya juga memberikan kesimpulan yang berbeda. Analisis regresi memberikan urutan atribut- atribut jasa  yang diinginkan oleh pelanggan.  Atribut-atribut  ini diurutkan  berdasarkan prioritasnya dalam  pengambilan  keputusan  untuk  melakukan  pembelian.  Dari  hasil  analisis  regresi  ditemukan bahwa prioritas yang paling penting adalah atribut karakter . Setelah atribut karakter, prioritas yang muncul  berikutnya  adalah naturalis dan minibar & kamar  mandi .  Dari  hasil  ini,  maka  pengelola rumah sakit hendaknya memperhatikan atribut jasa sesuai dengan urutan prioritas tersebut.
Model  Kano memberikan kesimpulan  yang  berbeda. Tidak  seperti regresi  linear,  model  Kano tidak memberikan penjelasan mengenai urutan mengenai tingkat prioritas pengaruh masing-masing atribut  terhadap  keputusan  pembelian  jasa.  Akan  tetapi  Model  Kano  memberikan  informasi  yang bersifat  komplementer  dengan  memberikan  informasi  bagaimana  pengaruh  masing-masing  atribut terhadap kepuasan. Dari hasil Model Kano, atribut yang berpontensi  memberikan kepuasan paling besar adalah kualitas design karena atribut ini dalam kategori exciter attribute . Atribut layout , yang berposisi  di  kategori basic  attribute ,    tidak  memberikan  kepuasan  tetapi  bersifat  wajib  untuk diberikan karena pelanggan beranggapan bahwa atribut ini bersifat take it for granted .
Tabel 5. Perbandingan hasil analisis Regresi dan Model Kano
Attribut p-value dalam
Kategori dalam Model Kano EXCITER ATTRIBUTES BASIC ATTRIBUTES LINEAR ATTRIBUTES Minibar & kamar mandi Kualitas design Naturalis Ambience condition Karakter Layout
regresi Axis 1: ambience condition .280 Linear attribute Axis 2: karakter .000 Linear attribute Axis 3: layout .228 Basic attribute Axis 4: kualitas design .048 Exciter attribute Axis 5: naturalis .009 Linear attribute Axis 6: minibar dan kamar mandi .009 Linear attribute

## DISKUSI HASIL ANALISIS
Penelitian  ini  menganalisis penerapan Model  Kano dalam pendesainan  jasa rawat  inap rumah sakit. Dari hasil analisis dapat diperoleh berbagai atribut jasa yang diharapkan oleh pelanggan, dan kontribusi  masing-masing  atribut  tersebut  dalam  keputusan  pembelian  dan  kepuasan.  Kontribusi masing-masing  atribut  terhadap  keputusan  pembelian  dapat  dilihat  dari  hasil  pemeringkatan. Sementara itu, kontribusi dari masing-masing atribut diperoleh dari hasil analisis Model Kano.
Kansei  Engineering memungkinkan  untuk  mengintegrasikan  atribut-atribut  yang  bersifat emosional  ke  dalam  elemen  pendesainan  jasa.  Meskipun  jasa  bersifat  intangible,  elemen-elemen yang  dimasukkan  ke  dalam  pendesainan  jasa  ini  dapat  pula  berwujud  fisik.  Hal  ini  disebabkan karena  pelanggan  selalu  berupaya  untuk  mengasosiasikan  jasa  yang  tidak  ada  wujudnya  denga fasilitas-fasilitas  fisik  yang  digunakan  untuk  proses  produksi  jasa  tersebut.  Kansei  Engineering memfasilitasi  agar  atribut  emosional  yang  terkait  dengan  elemen  pendesainan  jasa  ditawarkan kepada pelanggan, akan tetapi Kansei Engineering tidak  memberikan  informasi  mengenai dampak dari  masing-masing  atribut  tersebut  terhadap  keputusan  untuk  melakukan  pembelian  atau  tidak. Untuk mengatasi kekurangan dari Kansei Engineering yang tidak mampu mengidentifikasi dampak dari  masing-masing  atribut  terhadap  keputusan  pembelian  pelanggan,  maka  penelitian  ini menggunakan  regresi  linear.  Dari  hasil  regresi  linear  dapat  diketahui  bagaimana  kontribusi  dari masing-masing atribut terhadap keputusan pembelian.
Namun  demikian,  asumsi  yang  digunakan  dalam  regresi  linear  dalam  menganalisis  hubungan antara atribut jasa dengan keputusan membeli bersifat linear. Dengan kata lain, perubahan terhadap atribut jasa dan keputusan pembelian berubah secara proporsional. Padahal, dalam kenyataannya di dunia  praktek  tidak  demikian  halnya  yang  terjadi.  Dengan  menggunakan  Model  Kano,  atribut emosional  yang  dikembangkan  dengan  menggunakan  Kansei  Engineering  dapat  dikategorikan menjadi basic , excitement dan performance .  Dari  klasifikasi  ini,  kemudian  dapat  dianalisis  secara relatif  dampak  masing-masing  atribut  emosional  terhadap  keputusan  pembelian.  Informasi  yang berasal  dari  analisis  yang  mengintegrasikan  Model  Kano  in  dipandang  penting  bagi  perusahaan, karena dapat digunakan untuk menyusun skala prioritas atribut-atribut jasa apa saja yang memiliki dampak paling besar terhadap keputusan pembelian.
Metodologi  dalam  penelitian  ini  dilakukan  melalui  serangkaian  tahapan.  Tahapan  pertama, peneliti  mengidentifikasi  serangkaian  kosa  kata  yang  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan secara emosional jasa rawat inap rumah sakit. Secara istilah, tahapan ini disebut dengan identifikasi differential  semantics .  Keunggulan  penggunaan  teknik  ini  adalah  bahwa  atribut  emosional  yang teridentifikasi  melalui  tahapan  ini  dapat  mengidentfikasi  keinginan  emosional  pelanggan  terhadap jasa  secara  langsung.  Tanpa  menggunakan differential  semantics ,  keinginan  emosional  pelanggan ini  tidak  dapat  diidentifikasi  oleh  pihak  perusahaan.  Dengan  teknik  seperti  ini,  maka  atribut  jasa yang  diinginkan  oleh  pelanggan  benar-benar  berasal  dari  apa  yang  diekspresikan  oleh  pelanggan secara  langsung  dari  dalam  perasaan  mereka  (atau  secara  emosional).  Atribut-atribut  yang diekspresikan  ini  biasanya  adalah  atribut-atribut  yang  menonjol,  karena  pelanggan  biasanya mengalami  kesulitan  untuk  mengekspresikan  seluruh  perasaan  yang  dimilikinya,  sehingga  hanya perasaan-perasaan yang menonjol saja yang mampu muncul ke permukaan.
Tahapan kedua dalam  metodologi penelitian ini adalah dengan cara mengintegrasikan analisis regresi dan Model Kano. Dalam tahapan ini, tingkat kepentingan masing-masing atribut jasa perlu didefinisikan  yang  kemudian  dilakukan  penyusunan  prioritas  berdasarkan  keinginan  pelanggan. Seperti  telah  dijelaskan  sebelumnya,  keunggulan  Model  Kano  adalah  kemampuannya  untuk menjelaskan bahwa atribut jasa tidak memiliki pengaruh yang sama terhadap keputusan pembelian yang  dilakukan  oleh  pelanggan.  Dengan  kata  lain,  terdapat  beberapa  atribut  yang  memiliki pengaruh relatif lebih besar dibandingkan dengan atribut jasa lainnya.
Dalam penelitian ini, Model Kano dilakukan sedikit modifikasi dari versi asli. Modifikasi yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  korelasi  non-parametrik  Spearman.  Hal  ini  berarti bahwa  peneliti  melakukan  modifikasi  terhadap  kuesioner  yang  digunakan,  dimana  responden diminta  untuk  memberikan  jawaban  terhadap  pertanyaan  apakah  efek  dari  dihilangkannya  atribut tertentu dari jasa. Responden diminta memberikan jawaban apakah akan terdapat efek tertentu atau biasa-biasa  saja.  Sebaliknya,  responden  juga  diminta  memberikan  jawaban  apabila  diberikan penawaran suatu atribut tertentu dalam jasa rawat inap rumah sakit. Peneliti kemudian menganalisis apakah responden memberikan respon yang biasa-biasa saja atau justru memberikan respon merasa kagum. Kedua jenis respon tersebut memberikan konsekuensi terhadap pengelompokan atribut jasa yang ditawarkan tersebut. Dengan cara seperti ini, maka bias dapat dihindari karena responden tidak merasa  dipaksa  untuk  memberikan  respon  terhadap  suatu  atribut  yang  seolah-olah  ditawarkan, padahal sebenarnya tidak ditawarkan.
Dari  hasil  analisis  ditemukan  bahwa  Model  Kano  berhasil  mengidentifikasi  bahwa  ternyata memang  terdapat  atribut  jasa  yang  bersifat  linear  dan non-linear .  Dengan  kata  lain,  bobot kepentingan  masing-masing atribut terhadap keputusan untuk melakukan pembelian  jasa  memiliki
pengaruh  yang  berbeda.  Konsekuensinya,  peneliti  tidak  menggunakan  pendekatan  linear  karena pendekatan linear mengasumsikan seluruh atribut memiliki kontribusi yang sama terhadap kepuasan pelanggan dan keputusan melakukan pembelian.

## SARAN UNTUK PENELITIAN LANJUTAN
Penelitian  ini dilakukan tidak dengan cara on-site . Penelitian  ini  hanya  menggunakan gambar- gambar agar responden dapat mengingat kembali peristiwa selama mereka dirawat di rumah sakit. Penelitian ini akan lebih baik jika stimuli yang digunakan bukan dalam bentuk gambar, akan tetapi dengan cara berkunjung langsung ke lapangan tempat mereka dulu pernah dirawat. Dengan metode seperti ini, maka akan memberikan stimuli lebih kuat, pengingatan terhadap pengalaman masa lalu lebih baik, dan berpotensi memberikan hasil lebih baik pula.

## DAFTAR PUSTAKA
Abras,  C.,  Maloney-Krichmar,  D.,  &  Preece,  J.  (2004). User-centered  design .  In  W.  Bainbridge (Ed.), (37 (4), p. 445–456.). Thousand Oaks: Sage Publications.
Almagro,  L.  .,  &  Martorell,  X.  (2012).  Statistical  methods  in  Kansei  engineering:  a  case  of statistical engineering. Quality and Reliability Engineering International , 28(5), 563–573.
Baki,  B.,  Basfirinci,  C.  S.,  Cilingir,  Z.,  &  Murat,  I.  (2009).  An  application  of  integrating SERVQUAL and  Kano’s  Model  into QFD  for  logistics  services:  A case  study  from Turkey.
Asia Pacific Journal
of Marketing and Logistics , 21(1), 106–126. http://doi.org/10.1108/09574090910954864.
Bitner,  M.  J.  (1992).  Servicescapes:  The  impact  of  physical  surroundings  on  customers  and employees. Journal of Marketing , (56), 57–71.
Chen,  M.-C.,  Hsu,  C.-L.,  Chang,  K.-C.,  &  Chou,  M.-C.  (2015).  Applying  Kansei  engineering  to design logistics services – A case of home delivery service. International Journal of Industrial Ergonomics , 48, 46–59. http://doi.org/10.1016/j.ergon.2015.03.009
Cook, L. S., Bowen, D. E., Chase, R. B., Dasu, S., Stewart, D. M., & Tansik, D. A. (2002). Human issues in service design. Journal of Operations Management , 20 (2), 159–174.
Cooper, D. R., & Schindler, P. S. (2013). Business research methods (12th ed.) . New York, United States: McGraw Hill Education.
Cronin, J. J., & Taylor, S. A. (1992). Measuring service quality:  A Reexamination and Extension. Journal of Marketing , 56(3), 55.
Djatna, T., & Kurniati, W. D. (2015). A system analysis and design for packaging design of powder shaped fresheners based on Kansei Engineering. Procedia Manufacturing , 4, 115–123.
Easterby-Smith,  M.,  Thorpe,  R.,  &  Jackson,  P.  (2012). Management  research ,  4th  Edition.  Sage Publications, Inc., London, United Kingdom.
Eikhout, S. M., Vink, P., & van der Grinten, M. P. (2005). Comfort effects of participatory design of  screwdrivers.  In Comfort  and  Design:  Principles  and  Good  Practice (pp.  207-217).  CRC Press Boca Raton.
Eisenhardt, K. M. (1989). Building theories from case study research. The Academy of Management Review , 14(4), 532–550.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  &  Anderson,  R. E.  (2013).  Multivariate  data  analysis  (7th ed.). Pearson Education Limited.
Hartono,  M.,  &  Chuan,  T.  K.  (2011).  How  the  Kano  model  contributes  to  Kansei  engineering  in services. Ergonomics , 54(11), 987–1004.
Hendrick, H. W. (2003). Determining the cost–benefits of ergonomics projects and factors that lead to their success. Applied ergonomics , 34(5), 419-427.
Ishihara, S., Ishihara, K., Nagamachi, M., & Matsubara, Y. (1997). An analysis of Kansei structure on  shoes  using  self-organizing  neural  networks. International  Journal  of  Industrial Ergonomics , 19(2), 93-104.
Jeong,  M.,&  Oh,  H.  (1998).  Quality  function  deployment:  An  extended  framework  for  service quality and customer satisfaction in the hospitality industry. International Journal of Hospitality Management, 17(4), 375–390.
Kano, N., Seraku, F., & Tsuji, S. (1984). Attractive quality and must-be quality Hinshitsu Quality. The Journal of Japanese Society for Quality Control , 14(2), 39–48.
Chuan, N. K., Sivaji, A., Shahimin, M. M., & Saad, N. (2013). Kansei engineering for e-commerce sunglasses selection in Malaysia. Procedia-Social and Behavioral Sciences , 97, 707-714.
Kimita,  K.,  Shimomura,  Y.,  &  Arai,  T.  (2009).  Evaluation  of  customer  satisfaction  for  PSS design. Journal of Manufacturing Technology Management , 20(5), 654-673.
Llinares, C., & Page, A. F. (2011). Kano’s model in Kansei Engineering to evaluate subjective real estate consumer preferences. International Journal of Industrial Ergonomics , 41(3), 233–246. http://doi.org/10.1016/j.ergon.2011.01.011
Mitchell, V. L., & Nault, B. R. (2007). Cooperative planning, uncertainty, and managerial control in concurrent design. Management Science , 53, 375–389.
Nagamachi,  M.  (1995).  Kansei  Engineering:  A  new  ergonomic  consumer-oriented  technology  for product development. International Journal of Industrial Engineering , 15, 3–11.
Osgood,  C.  E.,  Suci,  G.  J.,  &  Tannenbaum,  P.  H.  (1978).  The  measurement  of  meaning. 1957. Urbana: University of Illinois Press .
Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1994a). Alternative scales for measuring service quality:  A  comparative  assessment  based  on  psychometric  and  diagnostic  criteria.  Journal  of Retailing. http://doi.org/10.1016/0022-4359(94)90033-7
Parasuraman,  A.,  Zeithaml,  V.  A.,  &  Berry,  L.  L.  (1994b).  Reassessment  of  expectations  as  a comparison standard in measuring service quality: Implications for further research. Journal of Marketing , 58(January), 111–124. http://doi.org/10.2307/1252255
Parasuraman,  A.,  Zithaml,  V.,  &  Berry,  L.  (1988).  SERVQUAL-  A  multiple-item  scale  for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing , 64(1), 12–40.
Platchek,  T.,  &  Kim,  C.  (2012).  Lean  health  care  for  the  hospitalist.  Hospital  Medicine  Clinics, 1(1), 148–160.
Razza,  B.,  &  Paschoarelli,  L.  C.  (2015).  Affective  perception  of  disposable  razors-A  Kansei Engineering approach. Procedia Manufacturing , 3, 6228–6236.
Rouse,  M.,  2005.  Definition  of  Human  Factors  (Ergonomics)  retrieved  1  February,  2014,  from. http://searchsoa.techtarget.com/definition/human-factor
Schütte,  S.,  &  Eklund,  J.  (2005).  Design  of  rocker  switches  for  work-vehicles—an  application  of Kansei Engineering. Applied ergonomics , 36 (5), 557-567.
Schütte, S., Eklund, J., Axelsson, J. R. C., & Nagamachi, M. (2004). Concepts, methods and tools in Kansei Engineering. Theoretical Issues in Ergonomics Science , 5(3), 214–231.
Sekaran, U., & Bougie, R. (2013). Research  methods  for business:  A skill-building approach (6th ed.). John Wiley & Sons, Ltd.
Shergian,  A.,  &  Immawan,  T.  (2015).  Design  of  innovative  alarm  clock  made  from  bamboo  with Kansei Engineering approach. Agriculture and Agricultural Science Procedia , 184–188.
Tama, I., Azlia, W., & Hardiningtyas, D. (2015). Development of customer oriented product design using  Kansei  Engineering  and  Kano  Model:  Case  study  of  ceramic  souvenir. Procedia Manufacturing , 4, 328–335.
Tan,  K.  C.,  &  Pawitra,  T.  A.  (2001).  Integrating  SERVQUAL  and  Kano’s  model  into  QFD  for service  excellence  development. Managing  Service  Quality:  An  International  Journal ,  11(6), 418–430. http://doi.org/10.1108/EUM0000000006520
Yin, R. K. (2009). Case study research:  Design and  methods (4th ed.). London, United  Kingdom: Sage Publications, Inc.